[发明专利]基于鲁棒估计器的随机混杂系统的故障诊断装置及方法

说明书

一种基于鲁棒混杂估计器的随机混杂系统的故障诊断装置及方法，包括：故障输入单元，用于输入未知的执行器故障u_F(k)至随机混杂系统，确定所述随机混杂系统的故障模型；残差确定单元，用于基于鲁棒混杂估计器和所述故障模型，分别确定随机混杂系统在离散状态下和连续状态下的连续状态估计和离散状态估计并确定残差r_C(k)；判断单元，用于根据所述r_C(k)判断所述执行器故障是否对所述随机混杂系统产生影响。本发明设计了一种鲁棒混杂估计器，利用复制的思想来估计系统状态；根据鲁棒混杂估计器得到的信息，估计残差来拟合故障；利用FDI算法对风机进行故障检测和隔离，由此，解决了随机混杂系统的未知故障问题。

技术领域

本发明涉及故障诊断领域，尤其涉及一种基于鲁棒混杂估计器的随机混杂系统的故障诊断装置及方法。

背景技术

故障诊断技术是保证风场运行效率并降低风场运营成本的关键。故障诊断技术是一门以近代数学、计算机理论与技术、自动控制理论、信号处理技术、仿真技术、可靠性理论等有关科学为基础的多学科交叉的边缘学科。故障诊断FD(Fault Diagnosis)就是根据状态监测所获得的信息，结合已知的结构特性和参数，以及环境条件结合设备的历史记录，在设备没有发生故障之前，对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障后，对故障的原因、部位、类型、程度等做出及时判断，并给出维修决策。故障诊断的任务包括故障检测和预报、故障识别、故障分离与估计、故障评价和决策。

对于一些具有随机信息的系统，对于随机部分的处理，可以使用马尔可夫跳跃模型。马尔可夫跳跃系统是一个非线性系统，它将具有不确定性和干扰的系统描述为马尔可夫链过程。这种基于场景的随机模型预测控制可以很好地应用于随机马尔可夫跳跃线性系统。随机模型预测控制的主要优点是可以充分利用干扰的概率信息进行预测。它已应用于约束网络控制系统，能源管理，股票期权市场，医学等多个领域。

为了实现随机混杂系统的故障检测与隔离，如何构建闭环控制系统是一个先决条件。随机混杂系统是一个复杂的随机切换非线性动态系统，集成了机、电、液一体化。

现有技术中，一般是使用闭环控制系统，风能转换系统的故障检测与隔离需要估计系统状态。更具体地，通过卡尔曼滤波器是最常用的估计状态的方法，其基于特定成本函数的最小化，通过从先前观察到的测量中提取信息，实现协方差矩阵的先验评估，需要模拟系统的真实状态。然而，卡尔曼滤波器不适用于混合系统，因为它需要太多的系统状态滤波器，存在系统结构复杂的技术缺陷。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种基于鲁棒混杂估计器的随机混杂系统的故障诊断装置及方法，以解决上述至少一项技术问题。

(二)技术方案

本发明实施例的一方面，提供了一种基于鲁棒混杂估计器的随机混杂系统的故障诊断装置，包括：

故障输入单元，用于输入未知的执行器故障u_F(k)至随机混杂系统，确定所述随机混杂系统的故障模型；

残差确定单元，用于基于鲁棒混杂估计器和所述故障模型，分别确定随机混杂系统在连续状态下的连续状态估计和在离散状态下的离散状态估计并确定残差r_c(k)；

判断单元，用于根据所述残差r_c(k)判断所述执行器故障是否对所述随机混杂系统产生影响。

在本发明的一些实施例中，所述鲁棒混杂估计器的数目为多个，鲁棒混杂估计器表达式为：